على الرغم من التطورات الحديثة في الدور الدوالي الذي يدفعه ترميز النص المدرب مسبقا مثل بيرت، فإن الأداء يتخلف عند تطبيقه على المسندات لاحظ بشكل غير منتظم أثناء التدريب أو إلى الجمل في مجالات جديدة. في هذا العمل، يمكننا التحقيق في كيفية تحسين أداء وضع
العلامات على الدوران المنخفض التردد والبيانات خارج نطاق البيانات باستخدام Verbnet، معجم فعل يضم الأفعال إلى فئات هرمية تستند إلى سلوك النحوية والدلية المشتركة وتحدد التمثيل الدلالي وصف العلاقات بين الحجج. نجد أن فئات Verbnet توفر مستوى فعال من التجريد، وتحسين التعميم على المساكن المنخفض التردد من خلال السماح لهم بالتعلم من الأمثلة التدريبية للندوات الأخرى المنتمدة إلى نفس الفصل. نجد أيضا أن التدريب المشترك لعلامات الدور الحرفية والأزهار المسند للفئات الحرفية للأفعال البسيطة يؤدي إلى تحسينات في كلا المهام، مما يدعم بشكل طبيعي استخراج التمثيلات الدلالية في فيربيت.
